认知无线电是下一代无线网络发展中的关键技术,它是一种解决频谱稀缺、实现频谱动态管理以及提高频谱利用率等问题的有效途径。认知无线电技术具有感知周围环境和自动学习的能力,能够自适应地进行频谱接入,并最终实现频谱共享和频谱管理。作为认知无线电关键技术之一的频谱感知技术,因其基础性作用而成为近年来的研究热点。传统的窄带频谱感知技术每次只能检测一个信道,若将其用于对划分成多个子频带的宽频带进行检测,显然检测效率太低;为了提高检测效率,宽带频谱感知技术应运而生。长久以来,Nyquist采样定理一直主导着窄带频谱感知的信号采样和编码过程,但在对宽频带信号的感知过程中,Nyquist采样定理的使用势必会使数字信号处理器面临严峻考验;压缩感知理论突破了Nyquist采样定理的限制,提出了一种全新的信号获取方法,为宽带频谱感知技术的实现带来了福音;而后,分布式压缩感知理论的提出进一步扩展了压缩感知理论的应用,它将单信号的压缩采样扩展到了信号群的压缩采样。本文针对宽带频谱感知技术进行了研究,并将压缩感知理论应用其中,提出了多用户合作的宽带压缩频谱感知模型。具体工作如下:首先,概述了认知无线电技术中频谱感知技术的研究背景及发展现状,简单介绍了几种常见的单用户频谱感知算法,并由单用户频谱感知技术的局限性展开了对合作频谱感知技术的介绍,着重对合作频谱感知的融合方案进行了综合比较和仿真分析。其次,引入了压缩感知理论,主要从信号的稀疏表示、编码测量和信号重构三个方面对其进行了介绍。依据算法实现思想的不同,将现有的压缩感知重构算法进行了分类和比较,并着重研究了匹配追踪系列算法。最后,将压缩感知理论应用于认知无线电网络,并依据宽带频谱感知和合作频谱感知思想研究了宽带压缩频谱感知关键技术,提出了认知无线电网络的基于压缩感知的合作频谱感知和基于分布式压缩感知的合作频谱感知两个模型,并分别对其进行了算法设计和性能仿真。